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探寻K-均值聚类算法初始中心选取的优化之道.docx

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    探寻K-均值聚类算法初始中心选取的优化之道

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今这个数据爆炸的时代，数据挖掘与分析技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。聚类分析作为数据挖掘中的关键技术之一，能够将大量的数据对象按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性，从而帮助人们发现数据的内在结构和模式，为进一步的数据分析和决策提供有力支持。

    K-均值聚类算法（K-MeansClusteringAlgorithm）作为聚类分析中一种经典的基于划分的聚类算法，凭借其算法简单、易于实现、计算速度快以及对大规模数据集具有较好的扩展性等优点

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